• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2025/2026

Эконометрика

Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Контактные часы: 96

Программа дисциплины

Аннотация

Это вводный курс по эконометрике для студентов Совместной программы по экономике НИУ ВШЭ и РЭШ. В ходе курса студенты научатся применять на практике эконометрические методы для дальнейшей самостоятельной прикладной работы. Приобретенные компетенции будут полезны студентам при работе над выпускной квалификационной работой в виде самостоятельного исследования. Пререквизитами для курса являются математический анализ и математическая статистика. Наличие навыков программирования будет большим плюсом.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • The main objective of the course is to introduce the students to basic econometrics techniques and thus get them prepared for their own applied work.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • to introduce the students to basic econometrics techniques and thus get them prepared for their own applied work
  • Apply econometric methods to the investigation of economic relationships and processes
  • Verify economic facts, theories and models with real data
  • Evaluate the quality of statistical and econometric analysis
  • Do and evaluate forecasting for time series and cross section data
  • Understand econometric methods, approaches, ideas, results and conclusions met in economic books and articles
  • Collect and adjust the real economic data for the application of Econometrics methods and models;
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Introduction to econometrics and review of probability and statistics
  • Linear regression with one regressor
  • Linear regression with multiple regressors
  • Nonlinear regression functions.
  • Time series regression and forecasting
  • Model Selection and Machine Learning methods: penalization using LASSO
  • Instrumental variables regression, GMM
  • Regression with panel data
  • Regression with a binary dependent variable
  • Estimation of dynamic causal effects
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Финальная контрольная работа
  • неблокирующий Мидтерм
    Вес мидтерма - 20% итоговой оценки
  • неблокирующий Домашние работы
    Запланировано несколько домашних работ с максимальным весом 10%
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2025/2026 2nd module
    0.1 * Домашние работы + 0.2 * Мидтерм + 0.7 * Финальная контрольная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Bruce E. Hansen. (2013). Econometrics. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.C0DB9E1E
  • Econometric analysis of cross section and panel data, Wooldridge, J. M., 2002
  • Econometrics, Hayashi, F., 2000
  • Introduction to econometrics, Stock, J. H., 2007
  • Statistical learning with sparsity : the lasso and generalizations, Hastie, T., 2020
  • Wooldridge, J. M. . (DE-588)131680463, (DE-576)298669293. (2006). Introductory econometrics : a modern approach / Jeffrey M. Wooldridge. Mason, Ohio [u.a.]: Thomson/South-Western. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.250894459
  • Введение в эконометрику : учебник для вузов, Сток, Дж., 2015

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Introduction to econometrics, Dougherty, C., 2011

Авторы

  • Антонова Екатерина Сергеевна
  • Скроботов Антон Андреевич
  • Мальбахова Диса Анзоровна